Análise de classes latentes em esquizofrenia com validação por biomarcadores periféricos

• Processo: 15/04377-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2015
• Data de Término da vigência: 02 de março de 2019
• Área de conhecimento: Ciências da Saúde - Medicina - Psiquiatria
• Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
• Pesquisador responsável: Ary Gadelha de Alencar Araripe Neto
• Beneficiário: Cinthia Hiroko Higuchi
• Instituição Sede: Escola Paulista de Medicina (EPM). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São Paulo. São Paulo , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 16/22614-9 - Análise de classes latentes em esquizofrenia com validação por biomarcadores periféricos, BE.EP.DR
• Assunto(s): Esquizofrenia Análise fatorial Biomarcadores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de classes latentes | Análise fatorial | Biomarcadores periféricos | esquizofrenia | Esquizofrenia

Resumo

INTRODUÇÃO: A identificação de modelos estatísticos que permitam caracterizar a heterogeneidade clínica observada na Esquizofrenia tem se mostrado um grande desafio. O modelo fatorial mais utilizado é geralmente representado por cinco fatores e gerado pela Escala de Síndromes Positiva e Negativa (PANSS). No entanto, esse modelo não é confirmado através da análise fatorial confirmatória. Nenhum estudo até o momento fez uma comparação e validação de diferentes metodologias a fim de estabelecer o modelo que melhor reflita a natureza dos dados. Outra limitação é que existem poucos dados de validade externa dos modelos gerados. OBJETIVO: Comparar diferentes modelos estatísticos a fim de identificar qual se adequa melhor aos dados da PANSS. Validar o modelo gerado pela análise de classes latentes com variáveis externas a escala (biomarcadores periféricos). MÉTODOS: Serão analisados dados previamente coletados de três diferentes centros. Os modelos serão gerados por análise fatorial exploratória e testados por análise fatorial confirmatória. Abordagens alternativas serão aplicadas: análise fatorial confirmatória bayesiana e análise de classes latentes (LCA). Os grupos gerados pela LCA serão validados por biomarcadores periféricos e outras medidas clínicas e sociodemográficas. Todas as análises serão realizadas no software Mplus - versão 7. (AU)